Données utilisées-Matériels traitement de données

Données utilisées-Matériels traitement de données

Les données de précipitations utilisées dans ce présent travail ont une résolution temporelle respective de 1 mois et s’étalent sur une période allant de 1985 à 2015. Ces données sont issues de la base de données de la Direction Générale de la Météorologie malagasy. Les séries temporelles de précipitations sont produites en combinant des données in situ de stations de Météo malagasy et des précipitations estimées par données satellitaires, après contrôle de qualité. Les données pluviométriques des stations de Beloha, Bekily, Tsihombe et d’Ambovombe ont été utilisées. Depuis les années 1980, et grâce aux satellites, il est possible de mesurer indirectement la TSM. Les ensembles de données TSM AVHRR Pathfinder sont utilisés dans cette étude. Cet ensemble de données contient des moyennes mensuelles et annuelles de la température de la surface de la mer allant de 1985 à 2015. Dotées d’une résolution spatiale de 4km, ces données sont en format GeoTIFF. Elles sont affectées de la projection GCS_WGS_1984.

Les valeurs des indices du dipôle subtropical de l’océan Indien (SIOD) sont disponibles sur le site web du JAMSTEC (Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology). Ces indices sont calculés à partir de la différence entre les anomalies mensuelles de la TSM de la région (55°E à 65°E ; 37°S à 27°S) et de la région (90°E à 100°E ; 28°S à 18°S) dans le sud de l’océan Indien. L’indice océanique Nino (ONI) est l’un des principaux indices utilisés pour surveiller l’oscillation australe El Niño (ENSO). L’ONI est calculé en faisant la moyenne des anomalies de température de la surface de la mer dans une zone de l’océan Pacifique équatorial centre-est, appelée région Nino-3.4 (5°S à 5°N, 170°W à 120°W). De plus, une moyenne sur trois mois (moyenne mobile) est calculée afin de mieux isoler la variabilité étroitement liée au phénomène ENSO.

Il permet de manipuler avec flexibilité différents types de données tels que les fichiers spatiaux et les séries temporelles grâce à ses nombreux packages, disponibles gratuitement sur internet. Des scripts R sont élaborés afin de pouvoir réaliser les différents traitements et tests statistiques sur chaque point de grille. Les traitements que nous avons effectués sur les données de la TSM portent sur des opérations simples (moyenne, écart-type) pour établir les caractères climatologiques du TSM au sud de Madagascar. La climatologie des ensembles de données de la TSM est calculée pour chaque point de grille en faisant la moyenne des données de la TSM au cours de 1985-2015. ) représente la dispersion d’une valeur prise dans une série par rapport à la moyenne de cette série. Et lorsque l’écart-type est grand, cela veut dire qu’il y a une forte dispersion de la série par rapport à la moyenne. Et sinon cela implique le contraire.

Diagramme de Hovmöller

La coupe longitude-temps ou latitude-temps est une représentation graphique des conditions météorologiques observées sur une bande de temps selon les longitudes ou latitudes considérées. Elle donne donc une vue dans l’évolution temporelle d’un paramètre étudié. En d’autres termes, c’est une des représentations graphiques des séries temporelles. On a appliqué cette méthode sur la série de la TSM. ) avec la moyenne de cet échantillon (𝑥̅). L’anomalie sert à montrer l’écart des éléments d’un échantillon par rapport à la moyenne et est calculée par la formule suivante : Développé en 1993, l’Indice de Précipitation Standardisée encore appelé « IPS » permet de caractériser les périodes humides et les périodes sèches. C’est un indice à la fois puissant, souple d’utilisation et simple à calculer, ayant pour unique donnée nécessaire à son calcul les précipitations. Il peut être employé à différentes échelles de temps allant de 1 à 72 mois. Pour le calculer, il est préférable d’avoir en possession des recueils de données mensuels des précipitations allant au moins sur 20 à 30 ans, mais de préférence sur 50 à 60 ans.

Compte tenu de la climatologie de la précipitation sur chaque district (Figures 6,8,10,12) exposé dans la partie I, section I.6, la plupart des précipitations dans la région Androy se produisent durant l’Asara. Les quantités moyennes supérieures à 40mm se produisent de décembre à mars. On a pu constater que le maximum se présente chaque mois de janvier. La connaissance des divers facteurs contribuant à la modulation de ce paramètre au cours de cette saison s’avère alors d’une importance capitale. Le déficit ou l’excès du taux de précipitation aura des conséquences majeures sur la population et les organismes vivants. Ainsi la surveillance de cette période permettra donc de se préparer à toutes formes d’anomalies de précipitations pouvant se produire. Ainsi, les différentes analyses entreprises sur chaque district se portent en plein cœur de l’Asara, en décembre à janvier (DJF) pour l’IPS- 3 et de décembre à mars (DJFM) pour l’IPS-4.